Умные камеры от Swann раскроют ваш видеопоток любому желающему

Умные камеры от Swann раскроют ваш видеопоток любому желающему

Умные камеры от Swann раскроют ваш видеопоток любому желающему

Команда исследователей обнаружила недостатки в безопасности нескольких популярных умных камер, которые позволяют любому желающему получить доступ к устройствам. В частности, разрабатываемые компанией Swann камеры не могут определить, авторизован ли пользователь для просмотра трансляции или нет.

Другими словами, любой пользователь мог свободно слушать и смотреть все, что передает подключенная к Сети камера.

Исследователи из Pen Test Partners сообщили, что в прошлом месяце несколько пользователей непреднамеренно получили доступ к видеопотоку других пользователей. Специалисты утверждают, что приложение Swann легко можно обмануть, заставив отобразить поток, транслируемый другой камерой.

«Нам легко удалось переключать видеопотоки с одной камеры на другую через облачную службу. Это доказывает, что доступ к камере пользователя Swann может получить любой», — пишут эксперты.

Если злоумышленники воспользуются этой брешью, тысячи конфиденциальных видео могут утечь в Сеть. Отсюда открывается прекрасный вектор для шантажа — плати мне, либо я опубликую твое частное видео.

Уязвимость существовала из-за наличия в каждой камере жестко запрограммированного серийного номера для связи с облачным сервисом. Эксплуатация этого недостатка была довольно тривиальна — стоило лишь заменить серийный номер камеры другим, чтобы получить доступ к потоку другой камеры.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru